首都经济圈金融发展与产业结构调整.doc

1、首都经济圈金融发展与产业结构调整摘 要：选取 19782012 年的有关数据，采用 ADF 平稳性检验和Granger 因果检验的计量方法，研究金融发展对首都经济圈产业结构调整的作用效果。结果发现：供给领先型的金融发展模式主导和影响首都经济圈的产业结构调整。但是，金融对首都经济圈产业结构调整的推动效应尚未完全释放，金融领域的体制性、机制性障碍成为影响和制约产业结构进一步优化升级的主要因素。因此，金融支持首都经济圈产业升级的政策着力点是，推动区域金融协调合作、提升金融市场的容量与层次、发展政府主导的产业投资基金、加快区域金融创新步伐、优化区域金融生态环境等。 关键词：首都经济圈；金融支持；产业结

2、构调整；Granger 检验 中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2014）01-0090-08 2011 年 1 月， 北京市国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要草案首次提出首都经济圈作为我国少数几个经济发达的城市圈之一，该区域坐拥北京、天津两个超级大城市和环绕在周围的河北省的十一个地级市。经过三十多年的改革和发展，首都经济圈区域一体化程度不断加深，成为继珠江三角洲、长江三角洲之后推动我国经济发展的第三个增长极。在区位优势和自然禀赋的作用下，京津冀经过长期的历史发展，形成了各自的比较优势，并在这一基础上确立了各具特色的发展定位。三地在优势工业行业选择和发展方

3、面形成了大致的产业分工轮廓，初步实现了以产业转移为基础的产业结构联动调整，这反映了彼此的内在需要与客观需求。但从总体上看，首都经济圈的产业结构并没有达到合理状态，产业协作程度不高、企业融资渠道不畅的问题依然突出，在一定程度上影响和制约了区域竞争力的提高。特别是随着首都经济圈上升为国家战略，推进区域产业结构优化升级的任务已经变得尤为迫切。 目前，从政府层面、研究层面到企业层面，推动首都经济圈经济联合起飞和产业结构调整的一系列思路和规划举措正陆续出台。经济发展和产业结构调整离不开金融的支持，金融支持机制能否促进产业结构调整，关键是看金融发展水平和金融政策的制定是否和区域的经济发展状况、社会发展水平

4、相适应，是否符合产业结构调整的客观要求。因而，我们应该慎重考虑金融对产业结构调整的影响效应问题。 本文正是从这个角度出发，在梳理已有的经济、金融、产业研究的基础上，区分了产业结构优化和升级的概念，理顺了二者的关系，这是以往文献中少有涉及的。在后续的实证分析部分，采用 Granger 因果检验的时间序列分析方法，从金融总量、效率和结构三个方面，探讨了金融发展对首都经济圈产业结构优化升级的支持机制问题。实证研究的最终目的在于检验金融发展对首都经济圈产业结构调整的支持效果，探寻金融支持首都经济圈产业优化升级的政策着力点。 一、文献综述 （一）研究综述 近年来，国内外学者们开始广泛关注产业结构调整与金

5、融发展二者之间的互动关系，相关研究成果不断涌现。在理论研究层面，学者们多从信息甄别、产权结构、资金监管、风险控制、产业特性等角度，探讨银行主导和市场主导两种金融发展模式对产业发展及结构调整的影响；在实证研究层面，学者们一般选取金融总量、金融效率、金融结构和金融生态等多组指标，利用历史数据，运用计量方法对金融发展与产业结构调整的影响关系进行考察。 国外大多数学者肯定金融结构对产业结构升级的影响作用，但具体观点存在争议。一派观点认为银行主导的金融结构有利于产业结构优化，其理由如下：第一，传统产业多为资本密集型，有较多固定资产可用来抵押，此时银行主导的金融结构更为有效（Rajan & Zingale

6、s，1999） 。第二，银行在规范信息披露、监督还款等方面比证券市场更有效，它们可以充分利用自身的规模优势和内部规则，为处于技术创新阶段的企业提供信贷支持（Gerschenkron，1962） 。第三，产权结构决定了国有银行可以在促进新兴产业发展方面承担较大责任（Hellmann & Marco Da Rin，2002） ，德国全能银行制度和日本银行制度都曾经在本国产业成长过程中作出过贡献（青木昌彦，2001） 。另一派观点则认为银行主导的金融体系会降低资本配置效率，阻碍新兴产业发展。其理由如下：第一，银行系统存在层级过多、委托代理链条过长的问题，导致其不易识别和处理有关技术方面的信息。因此银

7、行通常会排斥高新技术企业，而对传统产业表现出天然的保守型偏好（Morck & Nakamura，1999） 。第二，银行多以国有产权为主导。国有银行必须首先满足政府对保障就业和社会稳定的政治需要，因此多倾向于支持劳动密集型产业发展，而高新技术产业由于吸纳就业有限不容易得到银行关注（La Porta et al，2002） 。此时市场主导型的金融结构更有利于新兴产业的发展。在实证研究方面，国外学者侧重于应用面板数据检验金融结构与产业结构的关系。对于金融结构是否会影响产业结构调整，实证结果存在一定的分歧：Carlin & Mayor（2003）和 Binh，park & shin（2005）得出结

8、果认为金融对产业结构影响显著。Beck & Levine（2002）和Apergis，Antzoulatos，Tsoumas（2007）得出结果认为金融结构对产业结构的影响并不显著。 上世纪 90 年代末，国内学者开始对我国金融发展与经济增长的相关问题进行探讨（谈儒勇，1999；韩廷春，20011） 。而对金融发展与产业结构调整互动关系的研究则起步较晚，且成果较为分散。整体上看，国内现有理论研究多从金融发展整体的角度和金融结构的视角进行分析。国内部分学者将金融发展视作一个整体考察，认为金融发展的根本目的是促进经济增长，为产业优化升级提供金融支持。刘世锦（1996） ，伍海华丽、张旭（2001）

9、 ，傅进、吴小平（2005） ，杨胜刚（2007）均得出相关观点。国内许多学者还有针对性地从金融结构的视角，对金融发展与产业结构的关系进行了探讨（支大林、祝晓波，2005；江曙霞、严玉华，2006；林毅夫，2009） 。在进行理论研究的同时，国内学者也进行了大量实证研究。研究多采用时间序列数据，研究对象多为国家层面，部分为省（市）及区域，结果发现各地（区域）金融发展对产业结构优化升级具有积极影响，但作用程度存在差异，相关研究结果对中国（地区）的经济发展与产业变革实践起到了较好的解释作用。 （二）归纳与启示 产业结构调整包括产业结构优化和产业结构升级两方面，是二者的有机统一。产业结构优化表现为经

10、济体内部各产业数量比例的协调合理，即随着经济的发展，第二和第三产业所占比重逐步提升，第一产业比重越来越小。国内学者在实证研究中一般选取比率来表示产业结构优化，比较有代表性的是用第二、第三产业增加值之和占 GDP 比重来表示产业结构优化率（毛定祥，20062；马智利、周翔宇，20083） 。 产业结构升级是指产业从低级形态向高级形态转变的趋势。产业结构升级指标的选取较为复杂，国内部分学者存在将产业结构优化与产业结构升级的指标混同使用的情况。另有部分学者采用产业的变化幅度指标来测度产业结构升级。例如马正兵（2004）4以第一、第二、第三产业增长率为产业结构升级的指标，江曙霞等（2006）用第二、第

11、三产业合计增加值占 GDP 比重、第三产业占 GDP 比重作为产业结构的存量指标，用上述比值的变化幅度作为产业结构升级指标。目前，国内学者对应该采用何种指标来衡量产业结构升级尚没有一致的观点。 参考江曙霞等学者的指标选取方式，本文将在后续实证研究中直接使用第二、三产业比率作为基数，并在此基础上考察变化幅度。这种改进后的指标选取方法，既考虑到所研究对象的特质，也保留了变化幅度这一衡量产业结构升级指标的特性。 此外，国内学者较多遵循国外学者定义金融发展评价指标的方法，选取 M2、存贷款余额、债券与股票市值、GDP、直接间接融资等统计资料，进行运算处理后得到的结果作为衡量金融总量、金融效率和融资结构

12、的指标。 二、实证研究 （一）实证分析思路 为进一步探寻首都经济圈金融发展指标与产业结构优化升级指标两组变量间的相互关系，我们将通过 Granger 因果检验的方法对金融发展变量组（包括金融总量、金融效率和金融结构）以及产业结构调整变量组（包括产业结构优化和产业结构升级）中的每个变量一一进行因果检验。考虑到采集到的数据全部是时间序列，在进行 Granger 因果检验之前，本文将先对数据的平稳性进行 ADF 检验。 （二）指标选取及数据来源 1. 产业结构调整评价指标的建立。研究区域产业结构可以从不同角度进行，常见的有两大领域、两大部类（物质资料生产与非物质资料生产）分类法，三次产业分类法，资源

13、密集程度（劳动密集型、资金密集型、技术密集型和知识密集型）分类法，地区主导产业与辅助产业分类法，国际标准产业分类法等。其中，三次产业结构是区域经济发展的基本结构，其演进是区域经济发展的主要标志。为更有针对性地研究产业调整与金融支持之间的关系，本文构造了两个变量分别衡量产业结构优化与升级，选取第二产业增加值（S，secondary industry）与第三产业增加值（T，tertiary industry）之和与 GDP 的比值（ISOR，optimization rate of an industrial structure）作为反映产业结构优化的指标，选取第三产业增加值与第二产业增加值的比率

14、（ISUR，upgrading rate of an industrial structure）作为反映产业结构升级的指标，即有： ISOR=（S+T）/GDP ISUR=T/S 选取这两个指标的意义在于：首先，从经济发展的整体趋势看，产业结构优化表现为第二和第三产业在国民经济总量里所占比重越来越大，第一产业比重不断降低，即 ISOR 数值应该是逐渐变大的。其次，针对首都经济圈重工业集群的特征，我们必须要考虑到产业结构升级进程中，以生产性服务业为主体的第三产业相对第二产业比例的提升，表明首都经济圈遵循工业结构高度转换规律，实现了产业部门有序转换，产业结构正逐渐走出“后工业化”阶段，即伴随着 I

15、SUR 数值的升高。 2. 金融发展评价指标的建立。金融系统是一个复杂巨系统，可以从不同的角度进行演绎和诠释。因此，简单选取某一个指标来反映金融发展的情况并不妥当。考虑到京津冀三地的实际情况与数据的可得性，借鉴前人研究经验，本文从金融总量、金融效率、金融结构三个角度选取各地的金融业规模、金融资产规模、金融中介效率、投资生产率和融资结构五个指标来衡量三个地区金融发展的实际状况。 金融总量（Financial scale）指一个国家（地区）金融业创造财富的总水平或金融资产总量。在之前的研究中，人们多用戈德史密斯的金融相关比率（FIR，Financial Interrelations Ratio）或

16、麦金农的货币化水平指标来衡量。前者被定义为“某一时点上现存金融资产总额（含有重复计算成分）与国民财富，即实物资产总额加上对外净资产之比”5，后者被定义为 M2 与名义 GDP 的比值。戈氏指标和麦氏指标是测度金融深化程度最重要的指标，较适宜作为解释变量。但由于我国缺乏各地区 M2 和金融资产的统计数据，无法直接使用这两个指标，而只能代之以调整后的金融相关比率和金融业规模比率（FISR，Financial industry scale ratio）来作为金融总量的衡量指标。即有： FIR=金融机构人民币存贷款/名义 GDP FISR=金融业增加值/名义 GDP 金融效率（Financial ef

17、ficiency）指金融资源供给以及配置运作的效率，即金融部门的投入与产出关系。本文选取存贷款比率（LDR，Loan-to-deposit ratio）和投资生产率（IP，Investment productivity）这两个指标来测度金融效率。存贷款比率体现的是金融中介将存款（储蓄）转化为贷款（投资）的能力，转化能力的高低可以从整体上反映出金融中介的效率。投资生产率测度的是单位金融投资能得到多少产出，体现投资的效率。即有： LDR=金融机构贷款余额/金融机构存款余额（仅指人民币部分） IP=名义 GDP/资本形成总额（指以盈利为目的的全部投资，包括固定资产投资和流动资产投资） 金融结构是指构

18、成金融体系的各个组成部分的分布、存在、相对规模、相互关系与配合的状态。本文的金融结构侧重于融资结构（Financing Structure） ，它是指企业在筹集资金时，由不同渠道取得的资金之间的有机构成及其比重关系，选取的指标是直接融资与间接融资比率（DIFR，Financing ratio of direct to indirect） 。考虑到数据的可得性，其中直接融资主要指非金融机构通过股票、债券等形式获得的融资，间接融资主要指非金融机构获得的银行信贷。直接融资与间接融资比率的变化能较好地反映地区融资结构的变迁。该指标值的提升，说明资本市场在资金融通中扮演着越来越重要的角色。 综上，本文选

19、取 ISOR，ISUR，FIR，FISR，LDR，IP，DIFR 七个指标来衡量金融发展对产业结构调整的影响力度。各指标含义详见表 1。 3. 数据来源。由于数据可得性的原因，上述变量的时间跨度不统一。其中，ISOR、ISUR、FIR、LDR、IP 选用的是 19782012 年数据；FISR，河北选取的是 19942012 年数据，北京与天津选取的是 19782012 年数据；DIFR，北京与河北选取的是 20012012 年数据，天津选用的是19922012 年数据。原始数据均来自中国统计年鉴 、 北京统计年鉴 、天津统计年鉴 、 河北经济年鉴 、中经网统计数据及各地年度国民经济和社会发展

20、公报、金融运行报告和金融稳定报告，其余系原始数据加工整理而得。 （三）金融发展与产业结构优化升级的实证研究 1. 金融发展与产业结构优化升级各指标的 ADF 检验。Granger 因果检验要求数据必须是平稳或协整的。利用 Eviews5.0，我们用 ADF 检验方法对各变量指标进行平稳性检验。经过首轮检验，在 AIC 最小原则下，发现在全部 21 组指标中只有北京产业结构优化率、河北金融业规模比率、天津与河北的直接融资间接融资比率 4 组是平稳的（I（0） ） ，其余 17 组均为一阶单整（I（1） ） 。考虑到 I（0）变量组可以跳过协整检验步骤直接进行 Granger 因果检验，我们对一阶

21、单整的数据进一步进行差分处理，使其也转化为平稳序列，然后对经过处理的新变量再次进行 ADF 检验，检验结果表明经差分处理后的变量全部都为平稳性数列，可以进行接下来的 Granger 因果检验。 2. 金融发展与产业结构优化升级的 Granger 因果检验。进行Granger 因果检验之前，需要确定滞后阶数，其方法是使 AIC 最小的情况下同时保证模型残差无序列相关。我们先后选取北京、天津与河北，利用 Eviews5.0 分别对代表金融总量变化的变量（FIR、FISR） 、代表金融效率变化的变量（LDR、IP） 、代表金融结构变化的变量（DIFR）与产业结构优化率和升级率变化指标（ISOR、IS

22、UR）进行了因果检验。根据检验结果，表 2 归纳出了京津冀三地产业结构优化升级与金融发展的因果关系。总体上看，在 10%的置信水平下，金融发展各项指标的变化对于产业结构优化升级率的变化有着比较明显的影响，金融发展是产业结构优化升级的推动力；另一方面，产业结构优化率和升级率的变化又会影响金融业规模的变化（天津） 、金融资产规模的变化（北京）以及投入产出效率的变化（天津、河北） ，进而影响地区的金融发展水平，从这个角度讲，金融发展同时也是产业结构优化升级的副产品。 （四）实证分析结果的解释 1. 金融总量和金融效率，对于北京市产业结构调整有显著影响，而融资结构的影响则不明显。19782012 年，北京金融发展与产业结构调整之间存在长期稳定的协同效应，但两者之间并没有形成良性互动的局面，北京的金融发展模式为供给领先型。 （1）金融业规模的提高对产业结构优化和升级都发挥了积极的促进作用。这说明北京金融业规模的扩大对第三产业产值的贡献度要高于第